目前，國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性智慧圖書館作為圖書館事業發展的新階段，其建設和發展始終以知識服務為目標。安徽智慧導讀前景

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數據，并根據這些反饋調整服務內容和形式，確保服務與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數智時代圖書館服務的重要原則，強調從用戶需求出發，通過科技和創新不斷優化服務流程和內容，確保服務的高效性和可訪問性。這種設計和實施策略，標志著智慧服務體系與傳統圖書館服務模式的根本變革，彰顯了圖書館服務在現代化進程中的重要轉變。品質智慧導讀價格信息上海半坡是專門為圖書館提供文獻知識服務的公司。

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。

AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態技術，開發出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有商家對顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個性化服務在多個B2C行業中已被證明具有明顯優勢。例如，抖音、小紅書等平臺為大眾提供個性化視頻推薦，逐漸取代傳統短視頻平臺。隨著AIGC技術的迅猛發展，公共圖書館閱讀推廣活動迎來了實現更多個性化服務的機遇。在語義關聯矩陣中，選擇任意概念節點作為興趣點(x)，可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。根據讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發散性的思維導向。品質智慧導讀價格信息

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內容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示，如實現對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注，更好地揭示語義知識內容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結構化知識。（2）多模態內容創建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態內容，實現多模態內容的語義關聯。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。安徽智慧導讀前景